Die Bildersuche im Internet soll eine von Forschern der Pennsylvania State University neu entwickelte Software in Zukunft erleichtern. In dem von Jia Li und James Wang vorgestellten Programm sind nicht wie bislang die Bildunterschrift, sondern der Bildinhalt selbst recherchierbares Auswahlkriterium.

Dazu mussten die beiden Forscher ihrem Computer zunächst beibringen, eine Abbildung in annehmbarer Rechenzeit sinnvoll zu kategorisieren. Ihr Programm basiert auf einem "generativen Modell", welches semantische Konzepte – wie zum Beispiel "Apfel" oder "Haus" – aus Basiskonzepten wie "rot" und "rund" oder "eckig" und "weiß" zusammensetzt. Zu diesem Zweck analysiert der Computer zunächst die Farben und Strukturen eines Bildes und setzt diese zu Bereichen zusammen. Dann gleicht der Algorithmus statistisch die Übereinstimmung der gefundenen Strukturen mit den in einer Datenbank gespeicherten ab und ordnet sie den entsprechenden Konzepten zu. Diese ergeben zusammen wiederum eine Kategorie, die durch mehrere Wörter beschrieben wird – wie zum Beispiel "Baum", "Berg", "See" und "Landschaft". Insgesamt verfügt das Programm über 332 solcher Schlagwörter. Für ihre Datensammlung haben die zwei Wissenschaftler fast 60 000 Bilder ausgewertet und knapp 600 semantische Kategorien festgelegt.

Der Vorteil der neuen Suchmethode ist, dass nicht nur falsch oder irreführend beschriftete Bilder aussortiert werden, sondern auch unbenannte mit in die Auswahl kommen, die sonst einfach ignoriert worden wären. So werden derzeit noch typische Probleme vermeidbar – etwa jene des Google-Bildsuchdienstes, der beim Recherchieren des trojanischen Helden Hektor reihenweise Amateurbilder von "Hektor" genannten Vierbeinern anbietet. (eb)